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Zeitreihe 2000 bis 2020

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Dokumentation

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Das Bundesamt für Statistik stellt wöchentlich erfasste Todesfallzahlen zur Verfügung.

Todesfälle nach Fünf-Jahres-Altersgruppe, Geschlecht, Woche und Kanton (CSV-Datei) - opendata.swiss

Die Todesfälle werden täglich den Zivilstandsämtern gemeldet und dem BFS im Rahmen der Statistik der natürlichen Bevölkerungsbewegung (BEVNAT) mitgeteilt. Der Melde- und Verarbeitungsprozess dauert in der Regel neun Tage.

Die Referenzbevölkerung ist die ständige Wohnbevölkerung, d.h. die Personen mit ständigem Wohnsitz in der Schweiz. Todesfälle von Personen mit Wohnsitz in der Schweiz, die sich im Ausland ereignet haben, werden gezählt.

Weitere Informationen :

Todesfälle Schweiz (Auszug)

Todesfälle nach Fünf-Jahres-Altersgruppe, Geschlecht, Woche und Kanton (CSV-Datei)

TIME_PERIOD GEO AGE SEX Obs_status Obs_value
2020-W03 CH _T T P 1400
2020-W04 CH _T T P 1405
2020-W05 CH _T T P 1415
2020-W06 CH _T T P 1376
2020-W11 CH _T T P 1376
2020-W12 CH _T T P 1511
2020-W13 CH _T T P 1595
2020-W14 CH _T T P 1839
2020-W15 CH _T T P 1606
2020-W16 CH _T T P 1536

Wöchentlicher Nachtrag

Logdatei

Datum Status Text
2020-06-17 03:17:46 I END Validierung
2020-06-17 03:17:46 E Daten identisch
2020-06-17 03:17:46 I new_todesfaelle_woche.csv gelesen 14959 Zeilen und 9 Spalten
2020-06-17 03:17:46 I todesfaelle_woche.csv gelesen 14959 Zeilen und 9 Spalten
2020-06-17 03:17:46 I START Validierung
2020-06-17 03:17:46 I END Download
2020-06-17 03:17:46 I badge created
2020-06-17 03:17:46 I ..CSV in ../data/new_todesfaelle_woche.csv geschrieben !
2020-06-17 03:17:44 I URL download lesen …
2020-06-17 03:17:44 I ..API in ../data/api.csv geschrieben !
2020-06-17 03:17:43 I Rest API lesen …
2020-06-17 03:17:41 I START Download
2020-06-16 12:42:33 I END Validierung
2020-06-16 12:42:33 E Daten identisch
2020-06-16 12:42:33 I new_todesfaelle_woche.csv gelesen 14959 Zeilen und 9 Spalten
2020-06-16 12:42:33 I todesfaelle_woche.csv gelesen 14959 Zeilen und 9 Spalten
2020-06-16 12:42:33 I START Validierung
2020-06-16 12:42:33 I END Download
2020-06-16 12:42:33 I badge created
2020-06-16 12:42:33 I ..CSV in ../data/new_todesfaelle_woche.csv geschrieben !
2020-06-16 12:42:31 I URL download lesen …
2020-06-16 12:42:31 I ..API in ../data/api.csv geschrieben !
2020-06-16 12:42:30 I Rest API lesen …
2020-06-16 12:42:28 I START Download
2020-06-16 12:22:41 I END Validierung
2020-06-16 12:22:41 E Daten identisch
2020-06-16 12:22:41 I new_todesfaelle_woche.csv gelesen 14959 Zeilen und 9 Spalten
2020-06-16 12:22:41 I todesfaelle_woche.csv gelesen 14959 Zeilen und 9 Spalten
2020-06-16 12:22:40 I START Validierung
2020-06-16 12:22:40 I END Download
2020-06-16 12:22:40 I badge created
2020-06-16 12:22:40 I ..CSV in ../data/new_todesfaelle_woche.csv geschrieben !
2020-06-16 12:22:38 I URL download lesen …
2020-06-16 12:22:38 I ..API in ../data/api.csv geschrieben !
2020-06-16 12:22:37 I Rest API lesen …
2020-06-16 12:22:36 I START Download
2020-06-16 12:02:23 I END API
2020-06-16 12:02:23 I badge auf disc
2020-06-16 12:02:23 I restful auf disc
2020-06-16 12:02:23 I START API
2020-06-16 12:02:23 I END Validierung
2020-06-16 12:02:23 I badge created
2020-06-16 12:02:23 I ..in ../data/diff.csv geschrieben !
2020-06-16 12:02:23 I Differenzen in 374 Zeilen mit 1023 Todesfällen ..
2020-06-16 12:02:22 I ..2020-W22 mit 941 Todesfälle
2020-06-16 12:02:22 I ..2020-W21 mit 29 Todesfälle
2020-06-16 12:02:22 I ..2020-W20 mit 9 Todesfälle
2020-06-16 12:02:22 I ..2020-W19 mit 5 Todesfälle
2020-06-16 12:02:22 I ..2020-W18 mit 6 Todesfälle
2020-06-16 12:02:22 I ..2020-W17 mit 3 Todesfälle
2020-06-16 12:02:22 I ..2020-W16 mit 4 Todesfälle
2020-06-16 12:02:22 I ..2020-W15 mit 2 Todesfälle
2020-06-16 12:02:22 I Validatortabellen erstellt …
2020-06-16 12:02:22 I Referenztabellen erstellt …
2020-06-16 12:02:22 I new_todesfaelle_woche.csv gelesen 14959 Zeilen und 9 Spalten
2020-06-16 12:02:22 I todesfaelle_woche.csv gelesen 741606 Zeilen und 9 Spalten
2020-06-16 12:02:21 I START Validierung
2020-06-16 12:02:21 I END Download
2020-06-16 12:02:21 I badge created
2020-06-16 12:02:21 I ..CSV in ../data/new_todesfaelle_woche.csv geschrieben !
2020-06-16 12:02:19 I URL download lesen …
2020-06-16 12:02:19 I ..API in ../data/api.csv geschrieben !
2020-06-16 12:02:18 I Rest API lesen …
2020-06-16 12:02:17 I START Download
2020-06-16 03:18:26 I END Download
2020-06-16 03:18:26 E Error HTTP error 403.
2020-06-16 03:18:26 I Rest API lesen …
2020-06-16 03:18:26 I START Download
2020-06-13 03:18:28 I END Download
2020-06-13 03:18:28 E Error HTTP error 403.
2020-06-13 03:18:27 I Rest API lesen …
2020-06-13 03:18:27 I START Download
2020-06-12 03:18:22 I END Download
2020-06-12 03:18:22 E Error HTTP error 403.
2020-06-12 03:18:22 I Rest API lesen …
2020-06-12 03:18:22 I START Download
2020-06-11 03:18:32 I END Download
2020-06-11 03:18:32 E Error HTTP error 403.
2020-06-11 03:18:31 I Rest API lesen …
2020-06-11 03:18:31 I START Download
2020-06-10 03:18:49 I END Plausibilisierung
2020-06-10 03:18:49 I ..in ../data/diff.csv geschrieben !
2020-06-10 03:18:49 I Differenzen in 418 Zeilen mit 1201 Todesfällen ..
2020-06-10 03:18:48 I ..2020-W21 mit 1084 Todesfälle
2020-06-10 03:18:48 I ..2020-W20 mit 39 Todesfälle
2020-06-10 03:18:48 I ..2020-W19 mit 8 Todesfälle
2020-06-10 03:18:48 I ..2020-W18 mit 12 Todesfälle
2020-06-10 03:18:48 I ..2020-W17 mit 6 Todesfälle
2020-06-10 03:18:48 I ..2020-W16 mit 7 Todesfälle
2020-06-10 03:18:48 I ..2020-W15 mit 4 Todesfälle
2020-06-10 03:18:48 I ..2020-W14 mit 5 Todesfälle
2020-06-10 03:18:48 I Validatortabellen erstellt …
2020-06-10 03:18:48 I Referenztabellen erstellt …
2020-06-10 03:18:45 I START Plausibilisierung
2020-06-10 03:18:45 I END Download
2020-06-10 03:18:45 I ..CSV in ../data/neu_todesfaelle_woche.csv geschrieben !
2020-06-10 03:18:30 I URL download lesen …
2020-06-10 03:18:30 I ..API in ../data/api.csv geschrieben !
2020-06-10 03:18:29 I Rest API lesen …
2020-06-10 03:18:29 I START Download

Zusätzliche Informationen

Metadatenzugriff API (JSON)

subject name value subject1 name1 value1
1 display_name.en Deaths per week by 5-year age group, sex and canton (CSV file) 2 display_name.en Difference between downloads
1 created 2020-06-10T09:52:16.283821 2 created 1592308943.19768
1 format CSV 2 format CSV
1 start_date 2019-12-30T01:00:00 2 start_date 2017-W22
1 end_date 2020-05-31T02:00:00 2 end_date 2020-W22
---
title: "Mortalitätsmonitoring Schweiz"
knit: (function(input_file, encoding) {
  out_dir <- '_book';
  if (!dir.exists(out_dir)) dir.create(out_dir);
  rmarkdown::render(input_file,
  encoding=encoding,
  output_file=file.path(dirname(input_file), out_dir, 'index.html'))})
output: 
  flexdashboard::flex_dashboard:
    orientation: rows
    social: menu
    source_code: embed
---

```{r setup, include=FALSE}
library(dygraphs) # needs xts
library(dplyr)
library(readr)
source('../R/badgelinks.R')

```

Row
---------------------------------------------------

### Zeitreihe 2000 bis 2020

```{r graph}
# read data with dyfun and convert to timeseries
source('momodyfun.R')
# select sorted timeseries by canton
ktlist <- c('CH','ZH','BE','VD','TI')

dft1 <- dyfun(quos(kanton %in% ktlist))  %>%
  count(kt,date, wt=value, name='value') %>%
  split(.$kt)
dft2 <- dft1[ktlist] # sort the list
tslist <- lapply(dft2, function(x) {
  xts::xts(x$value, order.by = x$date)
  })
tss <- do.call(cbind,tslist)
dygraph(tss, main = "Todesfälle Schweiz") %>% 
  dyOptions(stepPlot = T) %>%
  dyHighlight(highlightCircleSize = 5, 
              highlightSeriesBackgroundAlpha = 0.2,
              hideOnMouseOut = FALSE) %>% 
  dyRangeSelector(dateWindow = c("2013-07-01", as.character(last(dft1[[1]]$date)))) %>%
  dyEvent("2020-3-17", "Lockdown", labelLoc = "bottom")
```


Row {.tabset .tabset-fade}
---------------------------------------------------

### Dokumentation

`r badge`

**Das Bundesamt für Statistik stellt wöchentlich erfasste Todesfallzahlen zur Verfügung.**

Todesfälle nach Fünf-Jahres-Altersgruppe, Geschlecht, Woche und Kanton (CSV-Datei) - [opendata.swiss](https://opendata.swiss/de/dataset?q=%22Todesfälle+nach+Fünf-Jahres-Altersgruppe%22+Kanton)

Die Todesfälle werden täglich den Zivilstandsämtern gemeldet und dem BFS im Rahmen der Statistik der natürlichen Bevölkerungsbewegung (BEVNAT) mitgeteilt. Der Melde- und Verarbeitungsprozess dauert in der Regel neun Tage.

Die Referenzbevölkerung ist die ständige Wohnbevölkerung, d.h. die Personen mit ständigem Wohnsitz in der Schweiz. Todesfälle von Personen mit Wohnsitz in der Schweiz, die sich im Ausland ereignet haben, werden gezählt.

Weitere Informationen :

- Bundesamt für Statistik:  [Todesfälle](https://www.bfs.admin.ch/bfs/de/home/statistiken/bevoelkerung/geburten-todesfaelle/todesfaelle.html)
- Bundesamt für Statistik: [Sterblichkeit, Todesursachen](https://www.bfs.admin.ch/bfs/de/home/statistiken/gesundheit/gesundheitszustand/sterblichkeit-todesursachen.html)
- Bundesamt für Statistik: [Mortalitätsmonitoring (MOMO)](https://www.experimental.bfs.admin.ch/expstat/de/home/innovative-methoden/momo.html)
- Weltgesundheitsorganisation (WHO): [EUROMOMO](https://www.euromomo.eu/graphs-and-maps/)


### Todesfälle Schweiz (Auszug)

Todesfälle nach Fünf-Jahres-Altersgruppe, Geschlecht, Woche und Kanton (CSV-Datei)

```{r data}
read_csv2('../data/todesfaelle_woche.csv') %>%
  top_n(10) %>%
  knitr::kable()
```

### Wöchentlicher Nachtrag

```{r diff}
dfdiff <- read_csv2('../data/diff.csv') %>% top_n(300)
DT::datatable(dfdiff, class = 'cell-border stripe')
```

### Logdatei

```{r log}
read_csv2('../data/log.csv', col_names = F) %>% 
  purrr::map_df(rev) %>%
  top_n(100) %>%
  knitr::kable(col.names = c('Datum','Status','Text'))
```

### Zusätzliche Informationen

Metadatenzugriff [API (JSON)](https://norman-ds.github.io/momo/json.json)

```{r api, echo = FALSE, results='asis'}
jsonlite::read_json('../data/json.json', simplifyVector = T) %>%
  mutate(subject = 1:n()) %>% 
  select(-download_url) %>%
  tidyr::pivot_longer(-subject) %>%
  split(.$subject) %>%
  bind_cols() %>%
  knitr::kable()
```